Resident Behaviours to Prioritize According to Canadian Plastic Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Many articles have been published outlining the resident selection process for plastic surgery training programs. However, which qualities Canadian plastic surgeons value most in their current residents remains unclear. A national survey study was conducted to identify which attributes surgeons associate with the highest resident performance and which behaviours trainees should prioritize during their training.Methods:A literature review was performed to identify studies that documented attributes valued in plastic surgery applicants and characteristics of high-performing surgical residents. These qualities were extracted to construct a survey consisting of both ranking and open-ended questions. After an iterative review process, the survey was disseminated nationally to consultants and trainees of Canadian plastic surgery training programs.Results:Survey responses were obtained from 120 invitees and a weighted rank was calculated for each evaluated attribute. The terms integrity, professional, and work ethic were viewed as the most important attributes prized by surgeons. Dishonesty, lack of dependability, and unprofessionalism were viewed as the most concerning behaviours. Additionally, disinterest and arrogance were identified by the open-ended questions as behaviours surgeons would like to see less frequently in their trainees. When compared to surgeons, trainees undervalued the importance of knowledge and the impact of unprofessional behaviour.Conclusions:With the multiple roles that a resident must fulfill, understanding which attributes are of the most importance will help focus self-directed learning and development within residency programs. Ultimately, instilling the importance of integrity and professionalism is most highly valued by members of the Canadian plastic surgery community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».